CN106991679A - 一种基于云平台尿检试纸生理指标量化识别方法 - Google Patents

一种基于云平台尿检试纸生理指标量化识别方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106991679A
CN106991679A CN201710155143.3A CN201710155143A CN106991679A CN 106991679 A CN106991679 A CN 106991679A CN 201710155143 A CN201710155143 A CN 201710155143A CN 106991679 A CN106991679 A CN 106991679A
Authority
CN
China
Prior art keywords
test paper
color
image
cloud platform
urine
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201710155143.3A
Other languages
English (en)
Inventor
李智
杨金山
蒙菊华
李健
华伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sichuan University
Original Assignee
Sichuan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sichuan University filed Critical Sichuan University
Priority to CN201710155143.3A priority Critical patent/CN106991679A/zh
Publication of CN106991679A publication Critical patent/CN106991679A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
    • G06F18/2413—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on distances to training or reference patterns
    • G06F18/24147—Distances to closest patterns, e.g. nearest neighbour classification
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/75—Systems in which material is subjected to a chemical reaction, the progress or the result of the reaction being investigated
    • G01N21/77—Systems in which material is subjected to a chemical reaction, the progress or the result of the reaction being investigated by observing the effect on a chemical indicator
    • G01N21/78—Systems in which material is subjected to a chemical reaction, the progress or the result of the reaction being investigated by observing the effect on a chemical indicator producing a change of colour
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/955—Retrieval from the web using information identifiers, e.g. uniform resource locators [URL]
    • G06F16/9554—Retrieval from the web using information identifiers, e.g. uniform resource locators [URL] by using bar codes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
    • G01N2201/10—Scanning
    • G01N2201/102—Video camera

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Plasma & Fusion (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Spectrometry And Color Measurement (AREA)

Abstract

本发明为一种基于云平台的尿检试纸生理指标量化识别方法，该尿液试纸包括二维码、标准色卡、检测试纸三部分。使用该试纸尿检后，通过手机拍照，自动采集试纸图像，上传至云平台，云平台集成图像识别方法，经过处理后将结果返回到手机。该识别方法首先进行Harris角点检测标定图像；接着将图像空间从RGB转换到CIELAB，计算试纸颜色与标准比色卡色块之间的色差，再用KNN最近邻算法将试纸颜色分类到比色卡对应的类别，自动完成试纸测量指标的解析。该方法快速简单，避免了环境光干扰和人眼识别准确率低的问题，成本低，同时可用于筛选早期慢性肾病患者、糖尿病患者，降低疾病风险。

Description

一种基于云平台尿检试纸生理指标量化识别方法
技术领域
本发明属于图像识别范畴，特别涉及一种基于云平台的尿检试纸生理指标量化识别方法，可用于医院急诊，筛选早慢性肾病及糖尿病等患者。
背景技术
在医学领域，疾病的诊断通常需要对多种参数进行衡量，这些参数大多来自对样本的检测结果，利用试纸检测是应用比较广泛的检测方法。而在众多检测中，尿液分析是很多疾病检测的重要手段，在临床诊断中意义重大。目前，很多电子设备已进入医学领域，尿液分析仪也相继出现。尿液分析仪一般都有专用的试剂带，试剂带行包含若干个试剂块，等距分布在试纸上。试纸块上涂有专门用来检测对应项目的化学试剂，试剂块的数目决定了检测项目的多少。试剂块上涂有测量相应项目的化学物质，与尿液接触会发生颜色反应。根据试剂块的颜色变化程度，可以判断出尿液中相应物质的浓度并获得检测结果。
尿液分析在泌尿***疾病诊断、疗效观察及预后、代谢***疾病的诊断等方面被广泛应用。采用传统方法进行尿液检查，过程复杂且周期较长。虽然尿液分析仪可以快速准确的测量尿液的各项指标，但大多数尿液分析仪过于昂贵且检测范围有限，必须采用配套的试纸进行检测。而传统的人眼对比识别的方法效率低，并且容易受到工作人员主观因素的影响，为了解决这些问题，提出了一种基于云平台的尿检试纸图像识别方法，在移动设备上就可进行尿常规检测，帮助用户在家进行尿液自检，采用了尿液干化学分析的方法，使用移动设备摄像头扫描试纸及比色卡即可得到半定量的测量结果，具有成本低廉，检测快捷、使用方便等优点。
发明内容
本发明在于提供一种基于云平台的尿检试纸生理指标量化识别方法，成本低廉，简单直观，缩短了检测时间，具有较高的准确率。
本发明在于提供一种基于云平台的尿检试纸生理指标量化识别方法，包括以下步骤：步骤1、获取尿检试纸图像；步骤2、Harris角点检测标定图像；步骤3、将图像空间从RGB转到CIELAB，计算尿检图像与标准色卡的色差；步骤4、利用KNN最近邻算法将试纸颜色分类到比色卡对应的类别，自动解析指标浓度。
所述的尿检试纸含有二维码部分、标准色卡部分、检测试纸部分，其中，通过扫描二维码可以打开该试纸的链接网址，查看使用说明、厂商、标准色谱、示例等，服务于拍照识别各指标反应后的颜色。
所述的尿检试纸图像识别方法可以识别不同厂家、不同型号、不同检测项目的试纸块颜色及其浓度。
附图说明
图1是该尿检试纸的结构示意图。
图2是基于云平台的尿检试纸图像识别方法的流程图。
图3是Harris角点检测的流程图。
图4是CIELAB空间色差计算流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明所给出基于云平台的尿检试纸图像识别方法进行详细说明。
图1为该尿检试纸结构示意图，包括三部分：二维码部分(1)、标准色卡部分(2)、检测试纸部分(3)。通过扫描二维码部分(1)可获得试纸的型号、使用说明、厂商、标准色谱、示例等；标准色卡部分(2)用于检测时判断检测试纸(2)与标准色卡的颜色相似度；检测试纸部分用来与待检尿液发生颜色反应。
使用时先将尿液滴在试纸上，待反应完全后，首先通过人眼对试纸颜色进行测定，确定其在标准色卡中的参考值。
图2为基于云平台的尿检试纸图像识别方法的流程图，包括以下步骤：步骤1、获取尿检试纸和标准色卡的图像(4)；步骤2、Harris角点检测标定图像(5)；步骤3、将图像空间从RGB转到CIELAB(6)，计算尿检图像与标准色卡的色差(7)；步骤4、利用KNN最近邻算法将试纸颜色分类到比色卡对应的类别(8)，自动解析指标浓度。
所述获取尿检试纸和标准色卡的图像(4) 是指采用移动设备的摄像头采集反应后的试纸和标准色卡图像，为避免环境光线干扰，摄像头应同时采集尿检试纸及比色卡图像，相机采集原始图像后，先将原始图像压缩，同时新的像素是原来周围均值的均值，起到均值滤波的效果。
图3是Harris角点检测的流程图，所述Harris角点检测标定图像(5)，用于消除拍摄过程中的抖动对图像采集结果的影响，Harris 角点检测的基本数学公式为：，包括以下几个步骤：
步骤一：表示移动窗口，根据其计算图像 X 轴与 Y 轴上的一阶高斯偏导数Ix 及 Iy；
步骤二：根据第一步结果得到 Ix^2 , Iy^2 与 Ix*Iy 值；
步骤三：高斯模糊第二步三个值得到 Sxx, Syy, Sxy；
步骤四：根据像素的 Harris 矩阵，计算矩阵特征值；
其中Harris矩阵为：
步骤五：计算出每个像素的R值；
其公式为：，，
步骤六：使用 3*3 或 5*5 的窗口，实现非最大值压制；
步骤七：根据角点检测结果，在提取到的角点中找到色块矩阵匹配点，进行自适应采样；
图像标定后需要将标定后的图像上传到服务器，服务器段在接受到客户端上传的图片数据后，根据图像中的颜色矫正色卡色彩数据及标准色卡数据生成颜色矫正模型，对上传的图片进行亮度调整和色彩矫正，进行准确的色彩还原。 色彩矫正方面采用了ICCS (theImage Color Correction System) 进行色彩还原，即图4描述的具体流程。
图4是CIELAB空间色差计算流程图，所述将图像空间从RGB转到CIELAB(6)，由于通过摄像头采集的原始图像数据是以RGB格式存储的，而计算 CIELAB空间色差需要将RGB颜色数据转化到CIELAB色彩空间，但RGB色彩空间无法直接转换成 CIELAB色彩空间，需要先转换成CIEXYZ色彩空间再转换成CIELAB色彩空间，即：RGB—XYZ—LAB，包括以下几个步骤：
步骤一：计算R,G,B像素通道具体值，并用gamma函数对颜色进行非线性色调编辑提高图像对比度；
R，G，B像素通道的取值范围均为[0,255]，计算R，G，B像素值公式如下：
其中
步骤二：将RGB色彩空间转换到色彩空间，色彩空间转CIEXYZ色彩空间的公式如下：
其中M=[0.4124,0.3576,0.1805, 0.2126,0.7152,0.0722, 0.0193,0.1192,0.9505]
步骤三：将CIEXYZ色彩空间转CIELAB色彩空间，其公式如下：
步骤四：采用欧几里得空间距离来评价CIELAB空间色差颜色相似度，对应所述计算尿检图像与标准色卡的色差(7)，其公式如下：
所述KNN最近邻算法将试纸颜色分类到比色卡对应的类别(8)，在CIELAB色彩空间中将采样的试纸颜色分类到比色卡样本类别中，先选取 CIELAB 色彩空间中比色卡样本颜色，并根据KNN最近邻算法将待测试纸样本分类到选取的最邻近颜色对应的颜色类别中，从而完成试纸指标数据解析。

Claims (6)

1.一种尿检试纸生理指标量化识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、获取尿检试纸图像；
步骤2、Harris角点检测标定图像；
步骤3、将图像空间从RGB转到CIELAB，计算尿检图像与标准色卡的色差；
步骤4、利用KNN最近邻算法将试纸颜色分类到比色卡对应的类别，自动解析指标浓度。
2.根据权利要求1所述的一种基于云平台的尿检试纸图像识别方法，其特征在于：所述的尿检试纸含有二维码部分、标准色卡部分、检测试纸部分，其中，通过扫描二维码可以打开该试纸的链接网址，查看使用说明、厂商、标准色谱、示例等，服务于拍照识别各指标反应后的颜色。
3.根据权利要求1所述的一种基于云平台的尿检试纸图像识别方法，其特征在于：所述的步骤3中转换图像空间首先把图像从RGB空间转到CIEXYZ空间，再转到CIELAB空间。
4.根据权利要求1所述的一种基于云平台的尿检试纸图像识别方法，其特征在于：所述的步骤4是指在CIELAB色彩空间中将采样的试纸颜色分类到比色卡样本类别中，先选取CIELAB色彩空间中比色卡样本颜色，并将试纸样本分类到选取的最邻近颜色对应的颜色类别中，从而完成试纸指标数据解析。
5.根据权利要求1所述的一种基于云平台的尿检试纸图像识别方法，其特征在于：所述的尿检试纸图像识别方法可以识别不同厂家、不同型号、不同检测项目的试纸块颜色及其浓度。
6.根据权利要求1所述的一种基于云平台的尿检试纸图像识别方法，其特征在于：所述的图像颜色识别基于手机拍照获取图像，在云平台完成颜色识别后将结果返回到手机。
CN201710155143.3A 2017-03-16 2017-03-16 一种基于云平台尿检试纸生理指标量化识别方法 Pending CN106991679A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710155143.3A CN106991679A (zh) 2017-03-16 2017-03-16 一种基于云平台尿检试纸生理指标量化识别方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710155143.3A CN106991679A (zh) 2017-03-16 2017-03-16 一种基于云平台尿检试纸生理指标量化识别方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106991679A true CN106991679A (zh) 2017-07-28

Family

ID=59413020

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710155143.3A Pending CN106991679A (zh) 2017-03-16 2017-03-16 一种基于云平台尿检试纸生理指标量化识别方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106991679A (zh)

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108562548A (zh) * 2018-01-26 2018-09-21 北京秒康智能科技有限公司 智能尿检马桶的颜色识别方法及其***
CN108593645A (zh) * 2018-04-24 2018-09-28 沈阳普泽众康医药科技有限公司 一种尿液试纸的检测结果确定方法及确定装置
CN109254000A (zh) * 2018-10-25 2019-01-22 太原理工大学 基于智能设备比色分析的阵列式尿液多指标检测装置与方法
CN109557093A (zh) * 2018-12-18 2019-04-02 无锡益诺华科技发展有限公司 一种尿液检测试纸颜色测量算法
CN109991216A (zh) * 2019-03-12 2019-07-09 深圳市象形字科技股份有限公司 一种尿检仪试纸条颜色识别方法
CN110599552A (zh) * 2019-08-30 2019-12-20 杭州电子科技大学 一种基于计算机视觉的pH试纸检测方法
CN110807817A (zh) * 2019-10-29 2020-02-18 长春融成智能设备制造股份有限公司 一种适应光照变化的目标颜色识别的机器视觉方法
CN110887960A (zh) * 2019-12-02 2020-03-17 电子科技大学 一种基于机器视觉的尿液试纸条定量检测***及方法
CN111443211A (zh) * 2020-03-04 2020-07-24 重庆大学 一种多血型***自动检测卡及检测方法
CN111579219A (zh) * 2020-05-26 2020-08-25 延边长白山印务有限公司 一种检测uv灯功率的方法
CN112950575A (zh) * 2021-02-26 2021-06-11 广州万孚生物技术股份有限公司 检测结果确定方法、装置、电子设备及存储介质
US11060968B2 (en) 2018-03-30 2021-07-13 International Business Machines Corporation Mobile chemical analysis
CN113252654A (zh) * 2021-05-13 2021-08-13 北京贝塔钡尔健康科技有限公司 一种尿试纸抗干扰自适应智能定位识别方法及***
CN113567429A (zh) * 2021-09-24 2021-10-29 深圳市云创精密医疗科技有限公司 便携式尿检装置及应用其的线上医疗***
CN113588631A (zh) * 2018-09-07 2021-11-02 精准通检测认证(广东)有限公司 一种余氯检测方法
WO2021218156A1 (zh) * 2020-04-26 2021-11-04 杭州小肤科技有限公司 一种结合二维码比色卡的比色方法、设备及介质
CN113791065A (zh) * 2021-09-10 2021-12-14 北京君征医疗科技有限公司 一种基于二维编码定位的试纸及判读方法
CN114739991A (zh) * 2022-06-09 2022-07-12 博奥生物集团有限公司 一种尿干化学常规检测方法及检测装置

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN2718571Y (zh) * 2004-07-12 2005-08-17 艾康生物技术(杭州)有限公司 比色卡装置
CN103414810A (zh) * 2013-07-29 2013-11-27 王曙光 基于移动终端检测反应图像的方法、移动终端及检测载体
CN205388575U (zh) * 2016-03-02 2016-07-20 长沙展讯信息科技有限公司 试纸检测卡
CN105842240A (zh) * 2016-05-18 2016-08-10 四川大学 一种半定量检测早期慢性肾病的唾液测试卡及其方法
CN106405118A (zh) * 2016-09-27 2017-02-15 北京爱康泰科技有限责任公司 一种***试纸检测方法及***

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN2718571Y (zh) * 2004-07-12 2005-08-17 艾康生物技术(杭州)有限公司 比色卡装置
CN103414810A (zh) * 2013-07-29 2013-11-27 王曙光 基于移动终端检测反应图像的方法、移动终端及检测载体
CN205388575U (zh) * 2016-03-02 2016-07-20 长沙展讯信息科技有限公司 试纸检测卡
CN105842240A (zh) * 2016-05-18 2016-08-10 四川大学 一种半定量检测早期慢性肾病的唾液测试卡及其方法
CN106405118A (zh) * 2016-09-27 2017-02-15 北京爱康泰科技有限责任公司 一种***试纸检测方法及***

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
余胜威等: "《MATLAB图像滤波去噪》", 30 September 2015, 北京航空航天大学出版社 *

Cited By (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108562548A (zh) * 2018-01-26 2018-09-21 北京秒康智能科技有限公司 智能尿检马桶的颜色识别方法及其***
US11060968B2 (en) 2018-03-30 2021-07-13 International Business Machines Corporation Mobile chemical analysis
CN108593645A (zh) * 2018-04-24 2018-09-28 沈阳普泽众康医药科技有限公司 一种尿液试纸的检测结果确定方法及确定装置
CN113588631A (zh) * 2018-09-07 2021-11-02 精准通检测认证(广东)有限公司 一种余氯检测方法
CN109254000A (zh) * 2018-10-25 2019-01-22 太原理工大学 基于智能设备比色分析的阵列式尿液多指标检测装置与方法
CN109557093A (zh) * 2018-12-18 2019-04-02 无锡益诺华科技发展有限公司 一种尿液检测试纸颜色测量算法
CN109991216A (zh) * 2019-03-12 2019-07-09 深圳市象形字科技股份有限公司 一种尿检仪试纸条颜色识别方法
CN110599552A (zh) * 2019-08-30 2019-12-20 杭州电子科技大学 一种基于计算机视觉的pH试纸检测方法
CN110599552B (zh) * 2019-08-30 2022-03-29 杭州电子科技大学 一种基于计算机视觉的pH试纸检测方法
CN110807817A (zh) * 2019-10-29 2020-02-18 长春融成智能设备制造股份有限公司 一种适应光照变化的目标颜色识别的机器视觉方法
CN110807817B (zh) * 2019-10-29 2023-01-03 长春融成智能设备制造股份有限公司 一种适应光照变化的目标颜色识别的机器视觉方法
CN110887960A (zh) * 2019-12-02 2020-03-17 电子科技大学 一种基于机器视觉的尿液试纸条定量检测***及方法
CN110887960B (zh) * 2019-12-02 2021-11-02 电子科技大学 一种基于机器视觉的尿液试纸条定量检测***及方法
CN111443211A (zh) * 2020-03-04 2020-07-24 重庆大学 一种多血型***自动检测卡及检测方法
WO2021175239A1 (zh) * 2020-03-04 2021-09-10 重庆大学 一种多血型***自动检测卡及检测方法
WO2021218156A1 (zh) * 2020-04-26 2021-11-04 杭州小肤科技有限公司 一种结合二维码比色卡的比色方法、设备及介质
CN111579219A (zh) * 2020-05-26 2020-08-25 延边长白山印务有限公司 一种检测uv灯功率的方法
CN112950575A (zh) * 2021-02-26 2021-06-11 广州万孚生物技术股份有限公司 检测结果确定方法、装置、电子设备及存储介质
CN113252654A (zh) * 2021-05-13 2021-08-13 北京贝塔钡尔健康科技有限公司 一种尿试纸抗干扰自适应智能定位识别方法及***
CN113791065A (zh) * 2021-09-10 2021-12-14 北京君征医疗科技有限公司 一种基于二维编码定位的试纸及判读方法
CN113567429A (zh) * 2021-09-24 2021-10-29 深圳市云创精密医疗科技有限公司 便携式尿检装置及应用其的线上医疗***
CN114739991A (zh) * 2022-06-09 2022-07-12 博奥生物集团有限公司 一种尿干化学常规检测方法及检测装置
CN114739991B (zh) * 2022-06-09 2022-09-02 博奥生物集团有限公司 一种尿干化学常规检测方法及检测装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106991679A (zh) 一种基于云平台尿检试纸生理指标量化识别方法
CN106546581B (zh) 试纸检测卡智能检测***以及试纸检测卡智能分析方法
EP3087534B1 (en) Analysis device, system and program
CN100469308C (zh) 检测活体内色度异常的可吞咽胶囊和***
EP3612963B1 (en) Biochemical analyser based on a machine learning algorithm using test strips and a smartdevice
KR101624583B1 (ko) 소변 검사 방법 및 관련 장치
US9418414B2 (en) Image measurement apparatus, image measurement method and image measurement system
JP2015509582A (ja) 比色アッセイを解析するための方法、システム、および装置
TW201928879A (zh) 基於顏色形成反應執行分析量測的方法及裝置
JP7062926B2 (ja) 呈色反応検出システム、呈色反応検出方法及びプログラム
KR101876151B1 (ko) 시료 분석물 측정 방법
US20090110273A1 (en) Image Processing Device and Image Processing Program
CN112577905A (zh) 一种尿液颜色检测方法及分析仪
JP2021515203A (ja) 試料中の分析物を検出するためのカメラを較正し使用するための方法およびシステム
CN109887044A (zh) 一种生殖数据测评方法及***
Bao et al. A remote computing based point-of-care colorimetric detection system with a smartphone under complex ambient light conditions
CN101207834A (zh) 数码相机清晰度的检测方法
CN106970074A (zh) 具有色彩矫正能力的尿液试纸图像识别方法
CN112437202A (zh) 数据的处理方法、处理装置、图像处理***和处理器
Kibria et al. Smartphone-based point-of-care urinalysis assessment
US20210174147A1 (en) Operating method of image processing apparatus, image processing apparatus, and computer-readable recording medium
KR20140135921A (ko) 소변 검사용 소변 스트랩
US20230168261A1 (en) Scanner and Method of Using the Scanner During a Stain Assessment
CN114486895A (zh) 一种基于尿干化试纸条推向识别的检测样本物质浓度的方法
CN114527116A (zh) 基于智能设备的环境光校正阵列式比色分析***及方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20170728